Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта - стр. 42

Когда Розалинд Пикард в 1997 году основала исследовательскую группу при Междисциплинарной исследовательской лаборатории, она получила решительную поддержку. По ее словам, в тот момент лаборатория была, возможно, единственным местом в мире, способным ее поддержать. Междисциплинарный характер лаборатории хорошо подходил для работы исследовательской группы, планировавшей совмещать инженерное проектирование и информатику с психологией, нейронауками, социологией, образованием, психофизиологией, ценностно-ориентированным проектированием, этикой и многими другими областями.

Междисциплинарный подход был крайне важен из-за сложности перевода эмоциональной экспрессии в форму, которую компьютеры могут опознать как процесс. Некоторые студенты и научные сотрудники группы создавали системы, способные распознавать выражения лиц, используя фотоснимки и видеокамеры. Другие записывали голос и пытались по интонации определить настроение говорящего, независимо оттого, какие слова он произносит. Некоторые работали с физиологическими сигналами, такими как показатели электромиографии, пульсовые колебания объема крови, кожно-гальванический рефлекс и дыхание. Ко многим из них они применили ряд техник распознавания образов, обучая системы определять значения и варианты экспрессии, которое нам, людям, удается естественно и без труда.

Распознавание образов – это отрасль машинного обучения и искусственного интеллекта, сложность которой возрастает на протяжении десятилетий. Поскольку это очень узкоспециализированная область искусственного интеллекта, ее часто называют одной из форм ограниченного или слабого ИИ. Программы пытаются повторить невероятную работу по распознаванию образов, которую без труда выполняет человеческий мозг. Однако механизм работы нейронов нельзя имитировать с помощью машинной логики. Таким образом, компьютерные методы значительно отличаются от естественных процессов. Например, распознавание образов посредством машинного зрения происходит в несколько этапов, на которых объекту или месту нужно присвоить значения. Первые стадии – установление и обработка, на которых изображение принимается и упорядочивается. За этими этапами может следовать стадия извлечения деталей, на которой в элементах выделяют линии, углы, области интереса и, возможно, текстуру, форму и движение. При распознании и делении на сегменты точки и области разбивают на категории, создавая иерархию для дальнейшей обработки. На этапе высокоуровневой обработки данные группируют, классифицируют и маркируют. Кроме того, изображение, которое нам кажется простым, может оказаться насыщенным с точки зрения вычислений.